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非结构化数据

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Last Week in Milvus

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Zilliz
1 小时前

#26676 #26725 #26835 #26881 随着2.3.0发布后,Milvus代码迎来了新一轮的小重构。包括代码耦合、参数传递不当、错误处理等,都在有序进行中。

Ask Milvus Anything!聊聊被社区反复 @的那些事儿 Ⅰ

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Zilliz
3 小时前

作为用户备受期待的重大版本,Milvus 2.3 不仅新上线了实用的新功能,还对已有功能的进行更新和优化。因此,新版本一经发布,便受到了社区用户的热切关注,期间我们也陆陆续续收到了不少用户的使用体验及问题反馈。

“银河护卫队总部”放大招!Milvus 核心组件再升级,主打就是一个低延迟、高准确度

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Zilliz
09-06

熟悉我们的朋友都知道,在 Milvus 和 Zilliz Cloud 中,有一个至关重要的组件——Knowhere。

一步到位,详解 Milvus 2.3

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Zilliz
08-29

期待已久的 Milvus 2.3 大版本终于在上周发布!

直播预告|没有 “专业” 的向量数据库,大模型就玩不转了吗?

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Zilliz
08-25

向量数据库曾寂寂无名,然而随着生成式 AI 大模型的爆发式增长,其热度被推向了前所未有的巅峰。

Last Week in Milvus

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Zilliz
08-22

#26354 为c++增加-g编译参数,根据gcc的文档解释,此参数不会降低性能但是能在出现故障时打印完整的栈信息,有利于问题排查。

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08-08

2.3.0 发布就在这两周,bug已经基本完成修复,在进行稳定性测试中

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07-10

Zilliz Cloud 将于明日上线,届时国内使用阿里云的用户,可以前去试用。PaaS 版本的 Milvus 也会在近期上线。

Meta 提出用向量检索来改进图像描述模型

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Zilliz
06-30

随着深度神经网络的发展,自动图像描述技术取得了令人瞩目的进展。然而,现有的方法主要注重生成的描述与人类参考描述之间的相似性,却忽视了描述在实际应用中的特定目标。

Zilliz Cloud 明星级功能详解|解锁多组织与角色管理功能,让你的权限管理更简单!

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Zilliz
06-28

Zilliz Cloud 云服务是一套高效、高度可扩展的向量检索解决方案。近期,我们发布了 Zilliz Cloud 新版本,在 Zilliz Cloud 向量数据库中增添了许多新功能。其中,用户呼声最高的新功能便是组织与角色的功能,它可以极大简化团队及权限管理流程。

向量数据库的行业标准逐渐清晰!Vector DB Bench 正式开源!

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Zilliz
06-20

大模型带火了向量数据库赛道,也让各式各样的向量数据库进入开发者视野。

一小时快速拆解 Milvus 2.2.9

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Zilliz
06-13

近期,Milvus 社区发布了诚意满满、精彩程度堪比大版本的 Milvus 2.2.9。此次版本更新在问题修复基础上,还带来了几大新特性:支持 JSON 类型、Dynamic Schema、PartitionKey、支持 Database。在整个 2.2 系列,Milvus 2.2.9 在为用户解决迫切需求基础上,也

Last Week in Milvus

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Zilliz
06-12

期待已久的 2.2.9 终于发布了,2.2.9中包含JSON、动态schema、PartitionKey等重大更新,以及大量的性能、稳定性优化。

如何在 Jupyter Notebook 用一行代码启动 Milvus?

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Zilliz
06-12

随着各种大语言模型(LLM)的涌现和 AI 技术变得越来越普遍,大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体,向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据,还可以赋能相似性搜索应用,如产品推荐、以图搜图

聊聊 Milvus GC:从一次数据丢失事件展开

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Zilliz
05-24

QueryNode 日志中频繁报错?对象存储数据离奇消失?

节前超级干货福利放送!这可能是最实用的 Conan 管理依赖贴

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Zilliz
04-28

Milvus 的内核部分是 C++ 编写的,而 C++ 的依赖管理一直是困扰开发者的巨大痛点,也是限制 C++ 生态发展的瓶颈。

从 Milvus 2.2 到 2.2.6,我们是如何持续稳定升级的

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Zilliz
04-26

最近,Milvus 发布了 2.2.6 版本,在修复了一些 bug 后,Milvus 变得越发稳定。

不懂就问,Milvus 新上线的资源组功能到底怎么样?

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Zilliz
04-19

在近期更新的 Milvus 2.x 版本中,我们上线了在社区中呼声一直很高的【资源组功能】。有了这个功能,用户再也不需要“为每个 collection 部署一套 Milvus 服务”的方案,轻松实现对 Query Node 资源进行分组管理,达到物理资源隔离的效果。

Last Week in Milvus

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Zilliz
04-17

#23353 在 2.3 版本中, milvus 和 knowhere 引擎会移除了 Annoy 索引。Annoy 索引在性能和召回率方面均不如 IVF、HNSW 等索引,维护成本比较高所以经过讨论决定在 2.3 中移出 Annoy 索引的支持,有使用的用户要注意。

LLM 快人一步的秘籍 —— Zilliz Cloud,热门功能详解来啦!

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Zilliz
04-11

最近,我们发布了可处理十亿级向量数据的 Zilliz Cloud GA 版本,为用户提供开箱即用的向量数据库服务,大大降低了数据库的运维成本。

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